摘要背景:医疗保健预计将越来越多地将人工智能 (AI) 技术融入患者护理。了解对这些工具的看法对于成功开发和采用至关重要。这项探索性研究衡量了参与者对人工智能驱动的医疗保健技术的开放程度、关注程度和感知到的益处。我们还探讨了这些看法的社会人口、健康相关和社会心理相关性。方法:我们开发了一个测量方法,描述了六种人工智能驱动的技术,这些技术可以诊断、预测或建议治疗。我们使用众包平台 MTurk 对美国成年人 (N = 936) 进行了在线调查,并实施了该测量。参与者表明了他们对在医疗保健场景中使用人工智能技术的开放程度。场景中附有反映每种技术的潜在担忧和好处的项目。参与者评估了担忧和好处的陈述对他们对该技术的好感程度的影响程度。参与者完成了社会人口、健康变量和心理社会变量(如对医疗保健系统的信任和对技术的信任)的测量。对关注和收益项目的探索性和验证性因素分析确定了两个代表总体关注水平和感知收益的因素。描述性分析考察了开放性、关注度和感知收益的水平。相关性分析探讨了社会人口、健康和社会心理变量与开放性、关注度和收益分数之间的关联,而多变量回归模型则同时考察了这些关系。结果:参与者对人工智能驱动的医疗技术持中等开放态度(M = 3.1/5.0 ± 0.9),但根据应用类型的不同而有所不同,关注点和收益的陈述影响了观点。对医疗保健系统的信任和对技术的信任是开放性、关注度和感知收益最强、最一致的相关因素。大多数其他社会人口、健康相关和社会心理变量的关联性较弱或没有关联,但多变量模型表明某些人格特征(例如,尽责性和宜人性)和社会人口统计学(例如,全职工作、年龄、性别和种族)与感知略有相关。结论:参与者的开放程度似乎很脆弱,这表明早期推广策略和使用新型人工智能技术的经验可能会对观点产生重大影响,尤其是当人工智能技术的实施增加或削弱信任时。这些发现的探索性质值得进一步研究。
使用对抗性的条件变量自动编码器Keisuke Kojimaa,Toshiaki Koike-Akinob,Ye Wangb,Minwoo Jungb,C,C和Matthew BrandB BrandB Aboston Quantum Photonics Llc,588 Bost Post rd#315, Bmitsubishi电力研究实验室,201号百老汇,马萨诸塞州剑桥市02139,美国cdepartment of Adryics,康奈尔大学,纽约州伊萨卡,纽约州14853,美国。abract用于元设计和元城的逆设计,已经广泛探索了生成的深度学习。大多数作品都是基于条件生成的对抗网络(CGAN)及其变体,但是,选择适当的超级参数以进行有效的训练很具有挑战性。另一种方法是一种对抗性的条件变化Au-Toencoder(A-CVAE),尚未探索Metagrats和MetaSurfaces的逆设计,尽管最近它对Planar Nananophotonic vaveguide wavelguide Power/波长偏开剂的平面设计表现出了很大的希望。在本文中,我们讨论了如何将A-CVAE应用于二维自由形式的Metagratings,包括培训数据集准备,网络的构建,培训技术以及反向设计的元群的性能。
• 此次合作将 JM 在氢能技术领域的创新科学与 Plug 在氢能和燃料电池以及电解器解决方案领域的领导地位结合在一起 • 这是 JM 成为燃料电池和电解器关键性能决定部件全球领先供应商的宏伟目标迈出的重要一步:JM 将满足 Plug 对这些先进材料的大部分需求 • 合作伙伴关系包括一项供应和联合开发协议,至少持续到 2030 年,涵盖从 2023 年起供应现有产品,以及燃料电池和电解器的未来几代技术 • 共同投资美国 5GW 的新制造产能,并将随着时间的推移扩大到 10GW,预计将于 2025 年开始生产。资本支出大致包含在 2024/25 年 10 亿英镑的集团资本支出指引内 • 预计将成为全球最大的 CCM(催化剂涂层膜)生产设施 • 合作伙伴关系支撑着氢能技术的目标销售额到 2024/25 年底超过 2 亿英镑,
本年度报告 10-K 表中包含的任何前瞻性陈述(包括但不限于第 1 项“业务”、第 1A 项“风险因素”和第 7 项“管理层对财务状况和经营成果的讨论和分析”中包含的前瞻性陈述)均根据 1995 年私人证券诉讼改革法案的“安全港”规定包含在本报告中。此类前瞻性陈述涉及已知和未知的风险和不确定性,可能导致 Matthews International Corporation(“Matthews”或“公司”)未来期间的实际结果与管理层的预期存在重大差异。尽管公司认为此类前瞻性陈述中反映的预期是合理的,但不能保证此类预期将是正确的。除了先前披露的风险因素以及本年度报告 10-K 表其他部分讨论的风险因素外,可能导致公司业绩与此类前瞻性陈述中讨论的结果存在重大差异的因素主要包括国内或国际经济状况的变化、外汇汇率的变化、利率的变化、公司产品制造所用材料成本的变化、死亡率和火化率的变化、由于公司所在行业整合导致的产品需求或定价的变化或其他因素,例如
他的奖章包括功绩勋章(1 OLC)、铜星勋章(1 OLC)、功绩服务勋章、陆军表彰勋章、陆军成就勋章(2 OLC)、陆军优良品行勋章、陆军预备役成就勋章(6 OLC)、国防服役勋章(1 OLC)、人道主义服务勋章、武装部队预备役勋章、北约勋章、北约非第五条勋章、士官发展勋带(数字 6)、陆军服役勋带、海外服役勋带(数字 4)、陆军预备役海外训练(数字 4)、武装部队预备役勋章、科索沃战役勋章(1 颗战役之星)、全球反恐战争服务勋章、阿富汗战役勋章(3 颗战役之星)、战斗行动徽章、联合功绩单位奖、功绩单位嘉奖和圣乔治勋章。
学习是指观察记录额外特征的数据。“学习”或“世界反馈”是通过观察记录额外特征的数据而发生的。记录行动、结果和情境特征实例的“案例”数据是 Gilboa 和 Schmeidler (2001) 提出的基于案例的决策理论的基本概念。将学习视为主体对新数据形式的客观信息的主观反应,可能为研究具有不可预见的偶然事件的学习提供一个有前途的框架。事实上,它可能调和经典的贝叶斯方法,其中新数据仅包含熟悉的情境特征并且仅增加观察频率,以及数据包含决策者迄今未知的“新”特征记录的情况。
a 阿尔斯特大学健康科学学院生命与健康科学学院,Shore Road,纽敦阿比,北爱尔兰 b 放射技师协会与学院,207 Providence Square,Mill Street,伦敦,英国 c 伦敦国王学院生物医学工程与成像科学学院,圣托马斯医院,英国伦敦 d 放射学系,助产学与放射学系,伦敦大学健康科学学院,英国伦敦城市大学,英国伦敦 e 伦敦大学学院医院,英国伦敦布卢姆斯伯里 f 坎特伯雷基督教会大学联合与公共卫生专业学院,英国坎特伯雷 g 牛津大学牛津放射肿瘤研究所肿瘤学系,英国牛津 h 牛津大学医院 NHS FT 丘吉尔医院放射治疗系,英国牛津 i NHS 利兹教学医院,英国利兹 j 阿尔斯特大学计算学院计算、工程与建筑环境学院,纽敦阿比,Shore Road,北爱尔兰
随着将无人机系统 (UAS) 整合到国家空域系统 (NAS) 的需求不断增长,需要新的程序和技术来确保空域安全运行并最大限度地减少 UAS 对当前空域用户的影响。目前,小型 UAS 在民用空域的使用受到限制,因为它们没有检测和避开其他飞机的能力。在本文中,我们将介绍一个框架,该框架由基于广播式自动相关监视 (ADS-B) 的传感器、航迹估计器、冲突/碰撞检测和降低碰撞风险的解决方案组成。ADS-B 提供长距离、全方位入侵者检测,对尺寸、重量、功率和成本要求相对较低。所提出的冲突/碰撞检测和冲突/碰撞解决规划算法是在局部级别框架中设计的,该框架是展开的、未倾斜的机身框架,其中本机静止在地图中心。路径规划方法设计为随着与本机距离的增加而具有多分辨率,以考虑自分离和避免碰撞的阈值。我们使用模拟 ADS-B 测量来演示和验证此方法。
a 阿尔斯特大学健康科学学院生命与健康科学学院,Shore Road,纽敦阿比,北爱尔兰 b 放射技师协会与学院,207 Providence Square,Mill Street,伦敦,英国 c 伦敦国王学院生物医学工程与成像科学学院,圣托马斯医院,英国伦敦 d 放射学系,助产学与放射学系,伦敦大学健康科学学院,英国伦敦城市大学,英国伦敦 e 伦敦大学学院医院,英国伦敦布卢姆斯伯里 f 坎特伯雷基督教会大学联合与公共卫生专业学院,英国坎特伯雷 g 牛津大学牛津放射肿瘤研究所肿瘤学系,英国牛津 h 牛津大学医院 NHS FT 丘吉尔医院放射治疗系,英国牛津 i NHS 利兹教学医院,英国利兹 j 阿尔斯特大学计算学院计算、工程与建筑环境学院,纽敦阿比,Shore Road,北爱尔兰
海军使用大量的氢氟化合物(HFC)作为空调(AC)植物中的制冷剂。这些植物的冷却能力从125到1100制冷吨(RTON),并为各种任务关键冷却应用提供冷藏水,包括重要的电子,武器系统和人员。使用这些相同的HFCS制冷剂的泵送两相冷却系统直接冷却了许多未来的高能电子系统。最近的立法以及国际协议可能会影响这些HFC的未来可用性和成本。尤其是,《美国创新与制造法》(AIM)法案(公共法116-260)要求在未来15年内减少氢氟化合物的85%。本文总结了所采取的挑战,机会和最初的研究工作,以识别适合在海军平台上使用的低GWP替代品。